神经网络出现NAN的个人见解
出现场景
网络设计为4层LSTM组成的一个RNN，学习率设为0.1，num_units个数为256，出现NAN。当把层数调成2层的时候，没有出现。
原因分析：
网络层数太深，加上RNN内部计算是循环嵌套，从前往后计算，每层的输入逐渐累积；学习率过大；某些batch产生较大的梯度。
经过大梯度、大学习率、深层网络累积的输入，使得网络参数变得异常。
【注】：反向传播的时候，求的是loss function与当前层参数的梯度，此时计算梯度，输入x作为常量，参与到参数的更新。
出现原因
- 学习率较大，若此时反向传回来的梯度也很大的时候，参数可能会更新的非常大，倘若不幸，飞成Inf，前向传播求loss的时候，会报NAN。解决方法调小学习率。
- 某些batch的数据产生过大的梯度，解决方法采用梯度裁剪、数据归一化。
- 数据出错，网络中出现log0、除以0等不正常的操作。
【个人认为1、2是互相依赖的，若梯度很大但学习率比较小的话，参数更新值会因为学习率较小而变小，减少NAN出现的概率；若学习率很大但梯度很小的话，参数更新值应该也不会很大，毕竟学习率一般取值不超过1。3是最常出现的错误，也是最容易理解的原因。】
举例分析
给定输入数据x为(1,1)(2,1),…(1,10)，输出数据/标签y为（3,4,…,12）。通过训练网络求y= w1∗x1+w2∗x2+b w 1 ∗ x 1 + w 2 ∗ x 2 + b 中 w1,w2,w3 w 1 , w 2 , w 3 的值。如下图所示的网络结构图。
它的每个参数关于loss function的梯度如下：
假设参数全部初始化为0.1，batch size为1，以w2的第一次迭代更新举例：
1)lr=1.0 当前batch的数据为(1,1)，
w2:=0.1-1.0*2*(3-(0.1*1+0.1*1+0.1))*1=0.1-5,4=-5.3
2)lr=1.0 当前batch的数据为(1,10),
w2:=0.1-1.0*2(12-(0.1*1+0.1*10+0.1))*10=0.1-216=-215.9
【可以看出某些数据可以使得梯度变得很大，导致参数更新的很大；梯度较小的时候，即使学习率很大，对参数更新的影响不会很大。】
3)lr=0.1 当前batch的数据为(1,10),
w2:=0.1-0.1*2(12-(0.1+0.1*1+0.1*10))*10=0.1-21.6=-21.5
4)lr=0.01 当前batch的数据为(1,10),
w2:=0.1-0.01*2(12-(0.1+0.1*1+0.1*10))*10=0.1-2.16=-2.06
【可以看出当lr较小的时候可以限制梯度很大带来的大幅度参数更新】